Мобильный маркетинг сейчас — постоянная борьба за внимание потребителя, растущие ставки и изменение стратегий. Рекламодатели сталкиваются с вызовами: ▪️рост стоимости мобильного трафика: установки и конверсии по воронке дорожают. Бренды соперничают за ограниченный объём аудитории; ▪️сложности с точностью таргетинга: privacy-ограничения, разрывы в трекинге, отсутствие единого окна атрибуции — всё это снижает эффективность привычных настроек. Читайте в кейсе Яндекс Маркета и Bidease: как ML-подход удвоил первые покупки при снижении CPI, CAC, ДРР.
Разбираем четыре этапа машинного обучения, которые помогли отличить случайные клики от лояльных покупателей.
Мобильный маркетинг сейчас — постоянная борьба за внимание потребителя, растущие ставки и изменение стратегий. Рекламодатели сталкиваются с вызовами:
▪️рост стоимости мобильного трафика: установки и конверсии по воронке дорожают. Бренды соперничают за ограниченный объём аудитории;
▪️сложности с точностью таргетинга: privacy-ограничения, разрывы в трекинге, отсутствие единого окна атрибуции — всё это снижает эффективность привычных настроек.
Читайте в кейсе Яндекс Маркета и Bidease: как ML-подход удвоил первые покупки при снижении CPI, CAC, ДРР.
